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Determinación del índice de electrificación mediante el procesamiento de imágenes satelitales para la zona rural del área de concesión de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur. C.A.

Abstract:

La importancia de abordar el uso de herramientas tecnológicas para solventar problemáticas a las que la sociedad se enfrenta cada vez resulta más notoria. Dentro de estos problemas se puede encontrar la determinación del índice de electrificación, indicador que permite medir el nivel de acceso a la energía eléctrica. En Ecuador, encontrar esta métrica se limita a la aplicación de censos que resultan costosos y requieren de grandes cantidades de personal. Así, en el presente trabajo se aplicó Deep Learning para el análisis de imágenes satelitales en el software ArcGIS Pro, cuyo objetivo implica extraer las huellas de las viviendas en 18 parroquias del cantón Cuenca como muestra representativa del área rural de concesión de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur (Centrosur). Para esto se propone trabajar con Redes Neuronales Convolucionales, utilizando el modelo Mask-RCNN, obteniéndose resultados con una precisión promedio de aproximadamente el 94% y un F1 Score del 84%. Finalmente se calcula la métrica correspondiente al índice de electrificación y se realiza una comparación con las estadísticas proporcionadas por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC).